論文の概要: Pan-cancer Histopathology WSI Pre-training with Position-aware Masked Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07504v4
• Date: Fri, 06 Dec 2024 07:05:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 12:36:19.001477
• Title: Pan-cancer Histopathology WSI Pre-training with Position-aware Masked Autoencoder
• Title（参考訳）: 位置認識型マスクオートエンコーダを用いたパン・カンサー組織学WSI事前トレーニング
• Authors: Kun Wu, Zhiguo Jiang, Kunming Tang, Jun Shi, Fengying Xie, Wei Wang, Haibo Wu, Yushan Zheng,
• Abstract要約: 設計した位置認識マスク付きオートエンコーダ(PAMA)を用いたパンカンサーWSIレベルの事前学習のための新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。 その結果,差別性WSI表現学習とパン・カンサーWSI事前学習におけるPAMAの有効性と一般化が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.59121417368325
• License:
• Abstract: Large-scale pre-training models have promoted the development of histopathology image analysis. However, existing self-supervised methods for histopathology images primarily focus on learning patch features, while there is a notable gap in the availability of pre-training models specifically designed for WSI-level feature learning. In this paper, we propose a novel self-supervised learning framework for pan-cancer WSI-level representation pre-training with the designed position-aware masked autoencoder (PAMA). Meanwhile, we propose the position-aware cross-attention (PACA) module with a kernel reorientation (KRO) strategy and an anchor dropout (AD) mechanism. The KRO strategy can capture the complete semantic structure and eliminate ambiguity in WSIs, and the AD contributes to enhancing the robustness and generalization of the model. We evaluated our method on 7 large-scale datasets from multiple organs for pan-cancer classification tasks. The results have demonstrated the effectiveness and generalization of PAMA in discriminative WSI representation learning and pan-cancer WSI pre-training. The proposed method was also compared with 8 WSI analysis methods. The experimental results have indicated that our proposed PAMA is superior to the state-of-the-art methods. The code and checkpoints are available at https://github.com/WkEEn/PAMA.
• Abstract（参考訳）: 大規模な事前トレーニングモデルにより、病理画像解析の開発が促進されている。 しかし,既存の病理組織像の自己管理手法は,主にパッチの特徴を学習することに焦点を当てているが,WSIレベルの特徴学習用に特別に設計された事前学習モデルが利用可能である点には顕著なギャップがある。 本稿では,設計した位置対応マスク付きオートエンコーダ(PAMA)を用いたパンキャンセリングWSIレベルの事前学習のための,新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。 一方,カーネルリオリエンテーション(KRO)戦略とアンカードロップアウト(AD)機構を備えた位置認識型クロスアテンション(PACA)モジュールを提案する。 KRO戦略は、WSIの完全な意味構造を捉え、あいまいさを排除し、ADはモデルの堅牢性と一般化の強化に寄与する。 膵癌分類タスクにおいて,複数の臓器から得られた7つの大規模データセットについて検討した。 その結果,差別性WSI表現学習とパン・カンサーWSI事前学習におけるPAMAの有効性と一般化が示された。 また,提案手法を8つのWSI解析法と比較した。 実験の結果,提案したPAMAは最先端手法よりも優れていることがわかった。 コードとチェックポイントはhttps://github.com/WkEEn/PAMA.comで公開されている。

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